def data_load(signal_size, filename, label, InputType, task): fl = loadmat(filename)['Signal'] fl = fl['y_values'][0][0][0]['values'][0] # 每类故障的所有数据 fl = fl.T[0] fl = (fl - fl.min()) / (fl.max() - fl.min()) fl = fl.reshape(-1,) data = [] start, end = 0, signal_size while end <= fl[:signal_size*200].shape[0]: if InputType == "TD": x = fl[start:end] elif InputType == "FD": x = fl[start:end] x = FFT(x) else: print("The InputType is wrong!!") data.append(x) start += signal_size end += signal_size graphset = KNNGraph(10, data, label, task, 6) # 六类故障 return graphset什么意思
时间: 2024-03-31 12:38:25 浏览: 12
这段代码是一个数据加载函数,它的作用是从一个.mat文件中加载数据并进行预处理,然后将数据切割成一定大小的片段,并将这些数据片段输入到一个KNN图形生成器中,最后返回生成的图形集合。
具体来说,函数的输入参数包括信号片段的大小、数据文件名、标签、输入类型和任务类型。函数会从文件中加载数据,对数据进行归一化处理,并将数据切割成大小为signal_size的片段。如果输入类型为"TD",则直接输出这些片段;如果输入类型为"FD",则对每个片段进行快速傅里叶变换(FFT)后再输出。最后,函数将这些输入数据和标签传入KNN图形生成器中,生成对应的图形集合并返回。
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def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename)
好的,我明白了。对于您的第一个问题,您似乎想询问一个Python函数的定义。该函数名为load_data,它的参数是一个文件名,函数将从该文件中读取数据并将其存储在一个名为data的变量中。该文件格式是Excel。这是一个常见的数据加载函数,可以用于许多数据科学任务。
def get_files(sample_length, root, InputType, task): data = [] fault_mode = os.listdir(os.path.join(root)) # 列出6种健康状态 (listdir返回值是一个列表,列表里面存储该path下面的子目录的名称) for i in tqdm(range(len(label))): path = os.path.join(root, fault_mode[i]) data1 = data_load(sample_length, filename=path, label=label[i], InputType=InputType, task=task) data += data1 return data这段代码什么意思
这段代码的作用是读取指定路径下的数据,并将其加载到内存中。具体来说,它接受4个参数:`sample_length`表示每个样本的长度;`root`表示数据所在的根目录;`InputType`表示数据的输入类型;`task`表示数据的任务类型。该函数首先获取`root`目录下的子目录列表,然后遍历该列表,分别读取每个子目录下的数据并使用`data_load`函数进行加载。最后将所有加载好的数据存储在`data`列表中,并返回该列表。